双目视觉中立体匹配算法的研究与实现的中期报告.docx

双目视觉中立体匹配算法的研究与实现的中期报告 一、研究内容 本次研究的主要内容是双目视觉中的立体匹配算法研究和实现。具体来说，我们的研究重点包括以下几个方面： 1. 学习双目视觉的基本理论和方法，以及常用的立体匹配算法； 2. 分析双目视觉中的常见问题和瓶颈，如视差计算误差、纹理缺失等问题，探索相应的解决方案； 3. 实现双目视觉中的立体匹配算法，并进行性能测试和评估； 4. 对立体匹配算法实现过程中的优化方案和经验进行总结和归纳，以期提高算法效率和精确度。 二、研究进展 1. 学习和了解了双目视觉的基本原理和方法，掌握了双目视觉中的常用立体匹配算法，如贪心匹配、半全局匹配等等； 2. 开始对双目视觉中的常见问题和瓶颈进行分析和探索，在网格优化等领域浏览相关文献，获得了一些启发和思路； 3. 实现了贪心匹配算法的代码，在Kitti数据集上进行了初步的测试，掌握了如何评估算法性能和调整算法参数的方法。同时，我们也开始尝试实现更高效、更精确的算法； 4. 常遇到问题解决方案的总结并分享给组员，使得项目的进展更加顺畅。 三、下一步计划 1. 进一步深入研究和探索双目视觉立体匹配算法，特别是具有代表性和优势的算法。考虑实现更高效、更准确的算法，如SGM、GM等。 2. 对双目视觉中的常见问题和瓶颈的解决方案进行深入研究和探讨，包括了纹理缺失、视差计算误差等问题。 3. 在一些经典数据集上进行算法的测试和比较，进一步评估和比较算法的效果和性能，并对不同算法的优缺点进行比较和总结。